Pazarlama İlişkisi: Müşteri Yolculuğunu Daha Açık Bir Şekilde Görmek

"Bir müşteriyi sizden satın almaya ne yönlendirdi?"

Bu, araştırmaya başladığınızda yanıtlaması zorlaşan basit bir soru.

Bir Instagram gönderisini veya Hikayesini gördükten, ürününüzü Google'da aradıktan veya bir promosyon e-postası açtıktan sonra mı satın almaya karar verdiler?

Bir web sitesi, sosyal medya özellikleri, etkileyici programlar, çevrimdışı etkileşimler ve dikkate alınması gereken diğer temas noktaları ile işiniz büyüdükçe daha karmaşık hale gelir. Buna son 10 yılda tüketici davranışının ne kadar değiştiğini ekleyin. Uyandığınız andan yatağa gidene kadar günlük olarak kaç farklı cihaz, uygulama ve web sitesiyle etkileşim kurduğunuzu bir düşünün.

Günümüz dünyasında, pazarlama ilişkilendirmesi mükemmel olmaktan uzaktır, ancak müşteri yolculuğunda ne kadar çok şey görürseniz, hangi kanalların en iyi müşterilerinizi yönlendirdiğini seçmekten hangi kanalların etkileşiminin birlikte iyi çalıştığını bulmaya kadar daha iyi kararlar verebilirsiniz. daha fazla.

1. Pazarlama atfı nedir?
2. Daha iyi ilişkilendirme için temel atmak
3. Pazarlama ilişkilendirme modellerinin türleri
4. Platformlar arasındaki ilişkilendirme farklılıkları
5. Çözüm

Pazarlama atfı nedir?

Pazarlama ilişkilendirmesinin amacı, müşterilerin markanızla dönüşüm yolunda sahip olduğu tüm farklı etkileşimleri ve temas noktalarını daha net bir şekilde anlamaktır.

Bir dönüşüme katkıda bulunan kanalları ve belirli kampanyaları kredilendirmenize olanak tanır ve bu da paranızı ve dikkatinizi nasıl ve nereye yatıracağınızı anlamanıza yardımcı olur.

Bu teoride basit gibi görünse de pratikte oldukça karmaşık olabilir.

Pazarlama ilişkilendirmesi neden daha da zorlaşıyor?

Bir tüketici olarak kendi davranışınızı düşünmek için bir dakikanızı ayırın.

iPhone'lar, tabletler ve sosyal medyadan önceki zamanlarda çoğu insanın internete erişmek için tek bir cihazı vardı: bir masaüstü bilgisayar. Pazarlama atfı nispeten basitti.

Bununla birlikte, bugüne hızlı bir şekilde ilerleyin ve pazarlama raporlamanızda ve ilişkilendirmenizde önemli delikler açabilecek aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurmalısınız:

• Çok cihazlı bir dünyada yaşıyoruz. İnsanların bazen birden fazla akıllı telefonu, tableti, iş bilgisayarı, ev bilgisayarı ve hatta akıllı ev cihazı vardır. Bunların her biri, gerçekte hepsi aynı müşteriye aitken sitenize benzersiz bir ziyaretçi olarak görünebilir.
• Dünya gizlilik ve izleme konusunda daha katı hale geliyor. Cihazlar ve tarayıcılar, hangi kullanıcı bilgilerinin ve takibinin saklanmasına izin verdikleri konusunda artık daha katı. GDPR ve gizlilik endişelerinin en üst düzeyde olmasıyla birlikte, tüketicilerin giderek daha fazla çevrimiçi izlenmeyi seçmeleri gerekecek.
• Çoğu ilişkilendirme tıklama tabanlıdır. Çoğu ilişkilendirme ve raporlama, tıklama tabanlı davranışa ve UTM izlemeye dayandığından (aşağıda ana hatlarıyla anlatacağımız gibi), reklamları veya içeriği görüntülemenin ancak bunlara tıklamamanın etkisini gözden kaçırır.

Ama hepsi kıyamet ve kasvet değil. Günümüzün ilişkilendirme ortamındaki bazı boşlukları doldurmak için kullanabileceğiniz belirli uygulamalar var.

Başarılı pazarlama ilişkilendirmesinin temelini atmak

İlişkilendirmenin nasıl çalıştığı veya farklı pazarlama ilişkilendirme modelleri hakkında konuşmadan önce bir şeyi netleştirmemiz gerekiyor:

%100 "doğru" pazarlama ilişkisi diye bir şey yoktur.

Her bir pazarlama temas noktasının her bir müşteri yolculuğunu ayrı ayrı nasıl etkilediğini asla tam olarak anlayamazsınız. Tüm pazarlama ilişkilendirme modelleri, gerçek dünyanın yalnızca bir tahminidir.

Uğraşabileceğiniz tek doğruluk şudur:

1. Pikselleri ve dönüşüm izlemeyi (Facebook Piksel, Google Ads dönüşüm izleme ve Google Analytics'teki hedefler/etkinlikler gibi) doğru şekilde ayarlama
2. Müşterinizin yolculukları hakkında temiz ve eksiksiz verilere öncelik veren, UTM etiketleme ve izleme için tutarlı bir sistem oluşturma
3. Farklı ilişkilendirme modellerinin dünya görüşünü ve bunların pazarlama kararlarınızı nasıl etkilediğini anlamak

UTM (Urchin İzleme Modülü) parametreleriyle başlayalım—“?” ile başlayan bir etiket dizisi. veya bir URL'den sonra bulabileceğiniz “&” (örneğin, www.yourstore.com ?utm_source=facebook&utm_medium=cpc ).

Yabancı görünebilir ve kulağa hoş gelse de, UTM etiketleme, dijital pazarlamada standartlaştırılmış bir etiketleme sistemidir. Etiketler, Google'ın kendi Kampanya URL Oluşturucusu veya UTM.io gibi bir Chrome uzantısı kullanılarak oluşturulacak kadar kolaydır.

Analitik araçlarına gelen trafiği tanımlamak için kullanılabilecek beş standart UTM parametresi türü vardır, böylece bunlar gruplandırılabilir, organize edilebilir ve paketler halinde analiz edilebilir.

Bunları ne zaman ve nasıl kullanacağınızı seçebilirsiniz, ancak UTM etiketleme ve izleme konusunda tutarlı olduğunuzdan emin olun:

• Kampanya Kaynağı (utm_source) , bağlantının yerleştirileceği web sitesini veya ana kaynağı açıklar (örneğin, bir Instagram biyografisinde mağazamın bağlantısını tanıtıyorsam ve çok fazla sosyal medya pazarlaması yapıyorsam, onu etiketleyebilirim utm_source = instagram).
• Kampanya Aracı (utm_medium) pazarlama etkinliğini açıklar (örneğin, bir Google Ads kampanyasından gelen trafiği izlemek için bağlantıyı kullanıyorsam, tıklama başına maliyet reklamcılığından geldiğini anlamanız için onu utm_medium=cpc olarak etiketleyebilirim).
• Kampanya Adı (utm_campaign) , yürüttüğünüz belirli bir kampanyadan gelen trafiği, aynı kaynaktan gelse bile (örneğin, markalı bir arama kampanyası için utm_campaign=branded%20search%20exact kullanabilirsiniz) tanımlamanıza olanak tanır. Boşluklar şu şekilde kodlanabilir: URL'yi bozmamak için "%20").
• Kampanya Terimi (utm_term) , bir Google Ads kampanyası yürütüyorsanız, hedeflediğiniz belirli anahtar kelimeleri izlemek için kullanılır.
• Kampanya İçeriği (utm_content) , reklamları bölme testi yapıyorsanız yararlıdır. Bu durumda, trafiği artırmak için hangisinin en etkili olduğunu görmek için her bir reklamı izleyebilirsiniz.

İşte bunun nasıl göründüğüne bir örnek. Markasız "kışlık ceketler" anahtar kelimesini hedefleyerek kışlık ceketler için bir Google Ads arama kampanyasından gelen trafiği ve satışları izlemek istersem, UTM izlemeli URL'm şöyle görünebilir:

Bunu parçalara ayırarak, her parametre bana trafik hakkında bir şeyler söylüyor:

• Kaynak: Google
• Orta: TBM (tıklama başına maliyet)
• Kampanya: kışlık ceketlerin reklamını yapan markasız arama kampanyası
• Terim: "kışlık ceketler" anahtar kelimesi için teklif verme

UTM'ler, trafiğinizi belirli kaynaklara kadar izlemenize yardımcı olur, böylece daha ayrıntılı bir düzeyde nasıl performans gösterdiğini analiz edebilirsiniz - ancak yalnızca aşağıdakileri aklınızda bulundurduğunuzda:

• UTM'ler özneldir ve sizin tarafınızdan tanımlanır. UTM'lerinizi adlandırmak için yaygın uygulamalar olsa da, sizin için anlamlı olanı kullanın. Tutarlı olduğunuz ve ekibinizin ne kullandığınızı anlaması kolay olduğu sürece, formda olmalısınız.
• UTM parametreleri büyük/küçük harfe duyarlıdır. Google Analytics'te "utm_source=Facebook" ve "utm_source=facebook" iki farklı kaynak olarak görünecek
• Parametrelerinizin kaydını tutun. UTM parametrelerinizi kaydetmek için tutarlı bir sistem oluşturun, böylece siz ve ekibiniz neyin kullanıldığını bilsin ve onları gördüğünüzde ne anlama geldiklerini anlayabilirsiniz.
• Etiketlerinizle tutarlı olun. UTM sisteminize yeni ekip üyeleri ekleyin ve kullanmadan önce UTM'lerinizi iki kez kontrol edin.
• Nihai URL'lerinizi test edin. Bazen nihai URL'niz bozulabilir. Reklamlara para harcamadan ve özel karakterleri kodlamadan önce açılış sayfalarınızı iki kez kontrol etme alışkanlığı edinin (URL Kodlayıcı kullanabilirsiniz).
• Uygun olduğunda bir URL kısaltıcı kullanın. UTM parametreleri, bağlantıları uzun ve tıklamak için çekici hale getirebilir. Bağlantılarınızı bir sosyal medya biyografisinde veya hatta trafiği ve satışları izlemek için bir ticaret fuarındaki bir gösterimde olduğu gibi herkese açık olarak gösteriyorsanız, kısaltmak için bit.ly gibi bir URL kısaltıcı kullanın.

Kullanıcı kimlikleri ile cihazlar arasında kullanıcı yolculuklarını gruplama

Uygun UTM takibi, doğru yönde atılmış bir adımdır, ancak varsayılan olarak, aynı kullanıcı sitenizi birden fazla cihazda ziyaret ederse, her "ziyaret" ayrı bir kullanıcı ve ayrı bir "yolculuk" olarak ilişkilendirilir.

Örneğin, bir kullanıcı bir ürünle ilgili bir Instagram Hikayesi görürse ürünü görebilir ancak hemen satın alamaz. Bunun yerine, ürünü yatmadan önce dizüstü bilgisayarlarında tekrar aramadan ve bir Google Alışveriş reklamında dönüşüm gerçekleştirmeden önce eve dönerken telefonlarında araştırabilirler.

Bunu aşmak ve aynı kullanıcıdan gelen tüm davranışları gruplamak için Google Analytics'te Kullanıcı Kimliklerini etkinleştirmeniz ve CRM'nizi entegre etmeniz gerekir.

Google Analytics'teki Kullanıcı Kimlikleri, her kullanıcı için, verilerinin nereden gönderildiğine dahil edilen, kişisel olmayan benzersiz (kişisel olarak tanımlanamayan) kimlikler oluşturur. Ardından, her bir müşteri için cihazlar arasındaki etkileşimlerin yanı sıra çevrimiçi ve çevrimdışı temas noktalarını birleştirmek için kimliği kullanabilirsiniz.

Farklı cihazlarda çok sayıda bağımsız kullanıcı yolculuğunu, tek bir kullanıcının markanızla bir dizi etkileşime dönüştürme yeteneği, müşterilerinizin farklı cihazlarda ve kampanyalarda sizinle nasıl etkileşim kurduğuna dair daha net bir resim çizmek için çok önemlidir.

6 tür pazarlama ilişkilendirme modeli

İşletmenizin hedeflerine ve dönüşüm hunisinin neresine en çok değeri yerleştirmek istediğinize göre seçebileceğiniz altı farklı pazarlama ilişkilendirme modeli vardır:

1. Son tıklama
2. İlk tıklama
3. Doğrusal
4. Zaman bozulması
5. pozisyon bazlı
6. Algoritmik (Özel)

Evrensel bir doğru ya da yanlış pazarlama ilişkilendirme modeli yoktur.

Bunun yerine, her modelin dünya görüşünü ve hangi etkileşimlere en fazla ve en az ağırlık verildiğini anlamak önemlidir. Farklı kampanyaların dönüşümler üzerindeki etkisine ilişkin bakış açınızı nasıl değiştirdiğini görmek için farklı ilişkilendirme modelleri arasında geçiş bile yapabilirsiniz.

Her bir ilişkilendirme modelini anlamanıza yardımcı olmak için bunları aşağıda kısaca özetledik. Aynı müşteri yolculuğunun kullandığımız modele bağlı olarak nasıl farklı yorumlanabileceğini not edin.

1. Son tıklama ilişkilendirmesi

Son tıklama ilişkilendirmesi en sık kullanılan modeldir ve çoğu pazarlama platformu için varsayılandır. Bu tek dokunuşlu model, trafiği agresif bir şekilde müşterilere dönüştürmeye çalıştığınızda kullanışlıdır.

Dönüşüm kredisinin %100'ünü son tıklanan reklama ve ilgili anahtar kelimeye verir. Bu nedenle, markalı arama veya yeniden hedefleme kampanyaları gibi dönüşüm hunisinin alt kısmındaki kampanyalara daha fazla değer verilirken, marka bilinirliği ve dönüşüm hunisinin üst kısmındaki kampanyalara hiçbir değer verilmeyebilir.

2. İlk tıklama ilişkilendirmesi

Bu tek dokunuşla ilişkilendirme modeli, müşterileri dönüşüm huninize ilk etapta getirmek için %100 kredi aldığından, ilk temas noktasını en önemli olarak görür. Bu, trafik oluşturan ve yeni kitleler bulan kampanyalara para harcamaya öncelik verdiğinizde yararlıdır.

Tüm dönüşüm kredisini, ilk tıklamayı alan reklama veya ilgili anahtar kelimeye verir. Bu nedenle, yeniden pazarlama gibi dönüşüm hunisinin alt kısmındaki yüksek değerli etkinlikler bu modelde kaçırılır ve potansiyel olarak bu çabalara yapılan yatırımın azalmasına yol açarak genel dönüşümlerinizi ve gelirinizi gerçekten düşürür.

3. Doğrusal ilişkilendirme

Doğrusal bir ilişkilendirme modeli, dönüşüm kredisini müşterinin satın alma yolundaki tüm tıklamalara eşit olarak dağıtır. Bu, çoklu dokunma ilişkilendirmesinin en basit şeklidir. Bu modelle, herhangi bir etkileşime atıfta bulunmayı kaçırmazsınız. Ancak, tam olarak hangi kanalın en fazla etkiye sahip olduğunu söylemez.

4. Zamanda azalma özelliği

Zamana bağlı azalma ilişkilendirme modeli, son tıklamaya benzer. Ancak, dönüşüme daha yakın zamanda gerçekleşen tıklamalara daha fazla ağırlık vererek, dönüşüme yol açan etkileşimlere de bir miktar kredi verir.

5. Konuma dayalı ilişkilendirme

Konum tabanlı (veya U şeklinde) bir ilişkilendirme modeli, ilk ve son tıklamaya eşit ağırlık verir; bu etkileşimlerin her biri kredinin %40'ını alır. Kalan %20, aradaki diğer tıklamalara dağıtılır.

Ancak buradaki varsayım, ilk ve son tıklamanın en değerli etkileşimler olduğu, ancak arada önemli bir faktör oynayan kampanyalar veya temas noktaları olabileceğidir.

6. Algoritmik atıf

Bu modele genellikle özel ilişkilendirme denir. Yeterli veriye sahip olduğunuzda, makine öğreniminin bir müşterinin yolculuğunda hangi temas noktalarının en fazla krediyi hak ettiğini belirlemesine izin verebilirsiniz.

Teorik olarak bu en iyi modeldir, ancak ağırlığı farklı temas noktalarına dağıtmak için makine öğrenimi için yeterli geçmiş veriye sahip olmaya dayanır.

Platformlar arasındaki ilişkilendirme farklılıkları

Yeterince uzun süredir pazarlama yapıyorsanız, baktığınız rapora bağlı olarak, belirli bir tarih aralığında farklı platformların dönüşümler için farklı değerler ve krediler sağlayabileceğini fark edeceksiniz.

Doğrudan Google Ads, Facebook Ads, Google Analytics ve hatta Shopify raporlarınıza baktığınızda tutarsızlıklar fark edebilirsiniz. Öyleyse hakikat kaynağınız ne olmalı?

Teknik olarak, hepsi “doğru”. Sadece pazarlamaya farklı bakıyorlar. İşte her birinin nasıl çalıştığına dair bir astar.

Google Reklamları

Google Ads, yalnızca Google Ads trafiğini izler. Bu temas noktalarını "görmediği" için, farklı platformlardaki diğer reklam kampanyalarından gelen dönüşümleri tekilleştirmez. Bunun yerine, herhangi bir noktada bir Google kampanyasına dokunan herhangi bir kullanıcı için kredi alacaktır - daha sonra Facebook/Instagram'a dokunsalar, e-posta gönderseler veya doğrudan web sitenizi ziyaret edip dönüştürseler bile.

Varsayılan olarak, Google Ads ilişkilendirme penceresi ayarı, son tıklama ilişkilendirmesi kullanılarak reklamlarınız tıklandıktan sonraki 30 gün içinde gerçekleştirilen işlemleri gösterir.

Facebook Reklamları

Facebook reklam platformu yalnızca Facebook reklam trafiğini ve etkileşimlerini izler (buna Instagram gibi Facebook'a ait mülkler de dahildir).

Ayrıca, farklı platformlardaki diğer reklam kampanyalarından alınan verileri tekilleştirmez ve daha sonra bir Google Ads kampanyasıyla veya e-postayla etkileşime girse veya web sitenizi doğrudan ziyaret etseler bile, belirli bir süre içinde bir Facebook reklamını gören veya tıklayan herhangi bir kullanıcı için kredi alır. ve dönüştürün.

Facebook varsayılan olarak, reklamınızı görüntüledikten sonraki 24 saat içinde ve reklamınızı tıkladıktan sonra 28 gün içinde ilişkilendirme aralıkları ile son tıklama ilişkilendirmesini kullanır.

Facebook Reklamları, bir reklamı potansiyel olarak "gören" (tıklamadan bile) kullanıcılar için kredi alacak ve başka bir şekilde dönüştürecek daha ayrıntılı reklam platformlarından sadece biridir. Sonuçlarınızın platformlar arasında daha iyi bir karşılaştırmasını arıyorsanız, ayarları tıklama tabanlı olacak şekilde değiştirmeniz önerilir.

Google Analytics

Google Analytics ve diğer analiz platformları, farklı ücretli ve ücretsiz kanallarda tıklanabilir eylemleri izleyecektir. Genel olarak analiz platformları, harici/çevrimdışı veri kaynaklarını, kullanıcı kimliğini ve/veya doğrudan çevrimiçi mağazanızın parçası olmayan diğer web mülklerini bağlamak için yapılandırılabilir.

Google Analytics, hepsini Google Analytics'te analiz edebilmeniz için diğer kaynaklardan veri yüklemenize olanak tanıyan bir Veri İçe Aktarma özelliği sunar. Ek veri kaynakları eklemek ve kullanıcı kimliğini dahil etmek, platformlardaki müşteri etkileşimlerinizin çoğunu tek bir yere dahil etmenin en iyi yoludur.

Google Analytics ayrıca tüm kanallardan gelen dönüşümleri tekilleştirecek ve sitenize doğrudan bir ziyaret olmadığı sürece bir dönüşüm yolculuğundaki son temas noktasına kredi verecektir. Bu durumda, doğrudan olmayan son temas noktasına kredi verecektir.

Shopify

Shopify, farklı ücretli ve ücretsiz kanallarda tıklanabilir eylemleri izleyecektir. Shopify'ın analizleri, tüm kanallardan yinelenen dönüşümleri kaldıracak ve mağazanıza doğrudan bir ziyaret olsa bile bir dönüşüm yolculuğundaki son temas noktasına kredi verecektir. Bu, Google Analytics ile Shopify arasındaki varsayılan ilişkilendirmenin çalışma şekli arasındaki en büyük farktır.

Pazarlama ilişkilendirmesi mükemmel değil

İlişkilendirme ortamını, içindeki boşlukları ve uygulayabileceğiniz farklı modelleri anlamak, daha iyi izleme, daha temiz müşteri veritabanları ve daha akıllı karar verme için iyi bir ilk adımdır.

Mükemmel olmaktan uzak ve daha da zorlaşacak olsa da, pazarlama ilişkilendirmesi, müşterilerin satın alma yolunda markanızla nasıl ve nerede etkileşime girdiği konusunda paha biçilmez bilgiler sunabilir.

Jarred Briggs'in çizimleri